AI業界が「AGI」や「超知能」というラベル付けを競う中、AMI Labsは異なる道を歩んでいる。チューリング賞受賞者のヤン・ルカンと共にこのスタートアップを共同設立したCEOのアレクサンドル・ルブラン氏は、バズワードを避け、現代のAIにおける「欠けている輪」と彼が呼ぶもの、すなわち物理的な直感に取り組んでいる。

AGIという意味論的な罠を越えて

ソウルで開催された国際機械学習会議において、ルブラン氏は、AMI Labsは「AGI」や「超知能」といった用語の使用を拒否していると述べた。「明確な定義はありません。超知能とは何でしょうか？ 私にはわかりません。それはあまり有用な言葉ではありません」と彼は語り、業界は単にハイプを維持するためにラベルを入れ替えているだけだと付け加えた。

理論的な意識を追い求める代わりに、AMI Labsは「世界モデル（world models）」を構築している。これは、物理法則を学習し、世界の次の状態を予測するシステムである。大規模言語モデル（LLM）は次の単語を推測するが、世界モデルは、テーブルからグラスを押し出すと、それが倒れて中身がこぼれることを理解している。

ロボティクスにおける欠落した「脳」

ルブラン氏は、ロボティクスのハードウェアは急増しているものの、ソフトウェアは依然として「物理的な世界において非常に愚かな」状態であると指摘する。ほとんどのロボットは静的なルーチンに従っており、家庭内や混雑した通りではつまずいてしまう。

彼はLLMと世界モデルをライバルではなくパートナーとして扱っている。人間の脳が言語と推論を分離しているように、LLMはテキストに長けており、世界モデルは物理的な相互作用に必要なコンテキスト（文脈）を提供する。このコンテキストは安全性において重要であり、例えば、複雑な動作中にロボットが人に怪我をさせるのを防ぐことができる。

産業パートナーシップを通じたスケーリング

AMI Labsはまだ製品化前の段階にあり、35億ドルのプリマネー・バリュエーション（投資前企業価値）で10.3億ドルを調達している。世界モデルには現実世界のデータが必要であるため、同社は、複雑で混沌とした環境を開放できる産業パートナーを探している。

ルブラン氏は、韓国がハブとして理にかなっていると述べている。半導体、ロボティクス、製造業のセクターが世界クラスであるためだ。「ハードウェア重視」の産業に組み込まれることで、AMI LabsはLLM単体では捉えきれない、混沌とした現実に基づいてモデルを訓練することができる。

なぜこれが重要なのか

生成テキストから物理的知能への移行は、AIの次のフロンティアを象徴している。第一波は知識をデジタル化した。世界モデルによって推進される次の波は、物理的な相互作用をデジタル化するだろう。開発者や創業者たちは、詩の生成ではなく、工場やリビングルームにおける安全で直感的なナビゲーションに価値を見出すべきである。

要点

  • 世界モデル vs. LLM: LLMは次のトークンを予測するが、世界モデルは次の物理状態を予測し、実際のタスクに必要な直感を与える。
  • 物理的コンテキストの重要性: 現在のAIは、オープンな環境における状況認識が不足している。世界モデルはそのギャップを埋めることを目指している。
  • 戦略的な産業フォーカス: AMI Labsは、物理的AIの訓練に必要なデータとパートナーシップを獲得するため、韓国のようなハードウェア中心の地域をターゲットにしている。